训练模型转换

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概述

创建MindSpore端侧模型的步骤：

  • 首先基于MindSpore架构使用Python创建网络模型，并导出为.mindir文件，参见云端的保存模型。

  • 然后将.mindir模型文件转换成.ms文件，.ms文件可以导入端侧设备并基于MindSpore端侧框架训练。

Linux环境

环境准备

MindSpore Lite 模型转换工具提供了多个参数，目前工具仅支持Linux系统，环境准备步骤：

  • 编译或下载模型转换工具。

  • 将转换工具需要的动态链接库加入环境变量LD_LIBRARY_PATH。

    export LD_LIBRARY_PATH=${PACKAGE_ROOT_PATH}/tools/converter/lib:${LD_LIBRARY_PATH}

    ${PACKAGE_ROOT_PATH}是编译或下载得到的包解压后的路径。

参数说明

下表为MindSpore Lite训练模型转换工具使用到的参数：

参数

是否必选

参数说明

取值范围

默认值

--help

否

打印全部帮助信息

-

-

--fmk=<FMK>

是

输入模型的原始格式

MINDIR

-

--modelFile=<MODELFILE>

是

MINDIR模型文件名（包括路径）

-

-

--outputFile=<OUTPUTFILE>

是

输出模型文件名（包括路径）自动生成.ms后缀

-

-

--trainModel=true

是

是否是训练模式；如果要训练模型，必须为true

true, false

false

--quantType=<QUANTTYPE>

否

设置模型的量化类型。

WeightQuant：权重量化（训练只支持此类型）

-

--bitNum=<BITNUM>

否

设定训练后量化（权重量化）的比特数，目前支持1bit～16bit量化

[1，16]

8

--quantWeightSize=<QUANTWEIGHTSIZE>

否

设定参与训练后量化（权重量化）的卷积核尺寸阈值，若卷积核尺寸大于该值，则对此权重进行量化

[0，+∞）

0

--quantWeightChannel=<QUANTWEIGHTCHANNEL>

否

设定参与训练后量化（权重量化）的卷积通道数阈值，若卷积通道数大于该值，则对此权重进行量化

[0，+∞）

16

参数名称和数值之间使用等号连接且不能有空格。

模型转换示例

假设待转换的模型文件为my_model.mindir，执行如下转换命令：

./converter_lite --fmk=MINDIR --trainModel=true --modelFile=my_model.mindir --outputFile=my_model

转换成功输出如下：

CONVERTER RESULT SUCCESS:0

这表明 MindSpore 模型成功转换为 MindSpore 端侧模型，并生成了新文件my_model.ms。如果转换失败输出如下：

CONVERT RESULT FAILED:

程序会返回的错误码和错误信息。